Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.5
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pp.33-41
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2018
Most important thing when designing and implementing a supply chain network is to consider various problems which may occur in real world situation. In this paper, we propose a supply chain network considering two problems (environmental factor and transportation types) under real world situation. CO2 emission amount as environmental factor is considered since it is usually generated from production and transportation processes. Normal delivery, direct delivery and direct shipment as transportation types are also considered since many customers ask various transportation types for delivery or shipment of their products under on-line or off-line purchase environment. The proposed supply chain network considering environmental factor and transportation types is represented in a mathematical formulation and implemented using hybrid genetic algorithm (HGA) approach. In numerical experiments, several scales of supply chain networks are presented and implemented using HGA approach. The performance of the HGA approach is compared with those of some conventional approaches under various measures of performance. Finally, it is proved that the performance of the HGA approach is superior to those of the others.
We evaluated the availability of Origin-Destination Matrix from traffic counts Using conjugate gradient method to large scale networks by applying it to the networks in 246 zones. As a result of the analysis of the consistency of the model on Nationwide Networks, the upper and lower levels in model had the systematic relationship internally. From the analysis of the estimable power or the model according to the number of traffic counting links, the error in traffic volume had the estimable power in the range of permissible error. In addition, the estimable power of estimation of an Origin-Destination Matrix was more satisfactory than that of existing methods. We conclude that conjugate gradient method cab be applied to nationwide networks if we can make sure that the algorithm of the developed model is reliable by doing various kinds of experiment.
This study aims to identify the effect of growth of the land transportation industry on economic growth and to provide implications for Korea's metropolitan region policy. The effect of each metropolitan region on the integrated region where each metropolitan region is integrated is as follows. First, The integrated region where each metropolitan region was integrated with the Southeast region and the Daegyeong region had the greatest economic growth effect due to the growth of the land transportation industry in terms of value added, but the effect of the integrated region with the Chungcheong region was the least. In the case of capital such as roads, the integrated metropolitan regions with the Chungcheong region showed the greatest economic effect. However, the impact of the integrated regions with Jeolla region and the Seoul metropolitan region is insignificant. These results suggest that the synergy effect of metropolitan regional integration by spillover effect such as networks should be considered in the land transportation industry policy.
Signal optimization model is divided bandwidth-maximizing model and delay-minimizing model. Bandwidth-maximizing model express model formulation as MILP(Mixed Integer Linear Programming) and delay-minimizing model like TRANSYT-7F use "hill climbing" a1gorithm to optimize signal times. This study Proposed optimization model using genetic algorithm one of evolution algorithm breaking from existing optimization model This Proposed model were tested by several scenarios and evaluated through NETSIM with TRANSYT-7F\`s outputs. The result showed capability that can obtain superior solution.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.419-421
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2018
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.238-240
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2018
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.219-222
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2009
Recently, as the techniques of vehicle and communication have improve, the techniques of in- vehicle network that is a essential part of ITS have been focused. In-vehicle networks, however, are not unified to single network. The networks are composed of several local networks because of communication speed, cost and efficiency. It is important to communicate information between the networks. Therefore, the complexity of network design for communication increases. To solve this problem, local networks need a framework for interworking between heterogeneous networks. In this paper, a framework interworking between in-vehicle networks is proposed.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.9
no.2
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pp.149-166
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2006
The purpose of this study is to produce time-distance cartograms based on the various Korean transportation networks, and to analyze the spatial structure of time-distance accessibilities. For the purpose this study attempts to develop continuous area cartogram by utilizing Wolf's algorithm for creating contiguous cartogram in ArcGIS 9. The absolute physical space was transformed to the functional space indexed by time-distances along various transportation networks in Korea. We examined the differences in the time-distance accessibilities among transportation networks. This study makes a comparison between the spatial structure of time-distance accessibility of KTX network with them of existing railroad network, as well as with them of road network. In order to clarify the spatial structures of time-distance accessibilities, we restructured them on the time-distance circular diagrams and performing Multi-Dimensional Scaling analysis. Overall structure of time-distance accessibilities shows similar patterns: The time distances are shrinked a lot along the Seoul-Busan axis, while coastal parts, in particular the eastern part of the county, are shrinked relatively little via all transportation networks. The Road network affects significantly on the accessibilities of cities in Gangwon-do and Gyeonggi-do, while railway network affects on the accessibilities of cities in Jeolla-do and Gyeongsang-do in general. When we compared the time-distance accessibilities based on the 5 largest cities, Seoul appears as the most accessible city from/to all other cities in Korea. We can also find significant changes in the time-distance accessibility between KTX network and existing railroad network. Cities along the KTX network, in particular cities which has KTX stops, improved significantly in time-distance accessibilities.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.5
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pp.60-70
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2011
Vehicle location detection and wireless communication method have be designed along the same lines as GPS, CDMA and WLAN, which is based upon the selecting factors such as state-of-art technology trend, accuracy, stability, and economic feasibility, in order to select the optimum method of information communication networks for integrated "Transportation-Power-Facilities" on the electric bus. In addition, the key features of each alternative for an efficient linkage have been review and the integration methodology for linking among Transportation Charging Center, Transportation(ITS, BIS) Center and smart Grid Center has been drawn up based on a technical level of difficulty of each alternative, political and administrative difficulties, and expense justification.
Purpose - This study attempted to predict short-term transportation demand using trains and getting off at Gangchon Station. Through this, we present numerical data necessary for future tourist inflow policies in the Gangchon area of Chuncheon and present related implications. Design/methodology/approach - This study collected and analyzed transportation demand data from Gangchon Station using the Gyeongchun Line and ITX-Cheongchun Train from January 2014 to August 2023. Winters exponential smoothing model and ARIMA model were used to reflect the trend and seasonality of the raw data. Findings - First, transportation demand using trains to get off at Gangchon Station in Chuncheon City is expected to show a continuous increase from 2020 until the forecast period is 2024. Second, the number of passengers getting off at Gangchon Station was found to be highest in May and October. Research implications or Originality - As transportation networks are improving nationwide and people's leisure culture is changing, the number of tourists visiting the Gangchon area in Chuncheon City is continuously decreasing. Therefore, in this study, a time series model was used to predict short-term transportation demand alighting at Gangchon Station. In order to calculate more accurate forecasts, we compared models to find an appropriate model and presented forecasts.
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